ISBN-13: 9783322988683 / Niemiecki / Miękka / 2012 / 169 str.
Die Wahl zwischen Eigenfertigung und Fremdbezug fand bisher nur als Problem der Kostenermittlung Beachtung. Erst in jungster Zeit lassen sich Ansatze erkennen, die vom Vergleich alternativer Kosten abgehen und umfassende Losungen der Fr gestellung bieten. Bei der Entscheidung zwischen Selbstherstellung und Fremdbezug wird das betriebliche Entscheidungsfeld in Form vcrhandener Produktionska- pazitaten sowie moglicher Erweiterungsinvestitionen berucksichtigt. Die daraus folgenden Entscheidungsmodelle beruhen auf im voraus bekannten Daten. In der vorliegenden Schrift wird diese Konzeption auch auf die Falle ubertragen, in denen die Daten Wahrscheinlichkeits- verteilungen unterliegen. Unsichere Daten erfordern indes - will man zu eindeutigen Entschei- dungen gelangen - die Kenntnis der Sicherheitspraferenz des Unter- nehmers. Hierunter wird das Verhalten eines Entscheidungstragers in stochastischen Handlungssituationen verstanden. Daher widmet sich der erste Teil der Arbeit den in der Risiko- und Ungewiheits- situation relevanten Entscheidungsprinzipien, die als Ausdruck von Sicherheitspraferenzen erscheinen. Die Auswirkungen der einzelnen Kriterien auf die Wahl zwischen Eigenfertigung und Zukauf werden an Beispielen erlautert. Im Vordergrund der Untersuchung steht das wiederentdeckte Ber- noulli-Prinzip, welches die Maximierung der Nutzenerwartung ver- langt. Den Abschlu dieses Teiles bildet eine kritische Analyse der Entscheidungsregeln unter Unsicherheit. Die Entscheidungsmodelle zur Wahl zwischen Eigenfertigung und Fremdbezug bauen auf Nutzenuberlegungen auf. Unter der Voraus- setzung einer knappen und gegebenen Kapazitat liefern ein stufige Modelle mit Hilfe der linearen Programmierung die optimale Kombi- nation von Eigenherstellung und Zukauf. Durch die parametrische lineare Programmierung lassen sich die ursprunglich sicheren Daten "aufweichen." Die Einbeziehungvon Wahrscheinlichkeiten, etwa einer Absatz- oder einer Bedarfsverteilung, fuhrt schlielich zu einem stochastischen Programmansatz.